Yapay zeka destekli giyilebilir cihazla sağlıkta yeni dönem
İzmir’deki bilim insanları, uyku apnesinin hastanede yatış gerektirmeden ev ortamında teşhis edilmesini mümkün kılan yapay zeka destekli bir cihaz geliştirdi.
Uyku apnesi, kişinin uyku sırasında nefes almasının durması veya azalmasıyla ortaya çıkan bir rahatsızlık olarak biliniyor. Sabahları yorgun uyanma, konsantrasyon eksikliği gibi şikayetlere neden olan bu durum, tedavi edilmediği takdirde felç, kalp krizi ve hatta ölüme yol açabiliyor. İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü Biyomühendislik Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hüseyin Cumhur Tekin ve ekibi, uyku apnesinin teşhisinde hastaların hastanede bir gece gözlem altında tutulmasına gerek kalmadan evde tanı konmasını sağlayacak bir proje geliştirdi.
Bu kapsamda geliştirilen yapay zeka destekli cihaz, uyku sırasında diyafram hareketlerini sensörlerle takip ediyor. Toplanan veriler, yapay zeka algoritmalarıyla analiz edilerek doktorlara dijital ortamda detaylı bir rapor olarak sunuluyor. Taşınabilir ve ergonomik tasarıma sahip cihaz, farklı uyku apnesi türlerini tespit edebilme özelliğiyle öne çıkıyor. Ayrıca teletıp uygulamalarıyla entegre çalışarak, hastaların uzmanlarla uzaktan görüşme yapmasına da imkan tanıyor.
Doç. Dr. Hüseyin Cumhur Tekin, geliştirdikleri cihazın uyku apnesinin klinik ortam dışındaki teşhisini mümkün kılarak sağlık hizmetlerine erişimi kolaylaştırmayı amaçladığını belirtti. Hastaların yaşam kalitesini yükseltmeyi hedeflediklerini ifade eden Tekin, şunları aktardı: “Giyilebilir cihazımız, hastanın evde kendi başına diyafram bölgesine yerleştirerek uyku apnesini teşhis edebiliyor. Klinik ortamda kullanılan cihazlar çok hassas ölçümler yapsa da, hasta konforunu sağlayamadığı için birçok kişi test yaptırmaktan kaçınıyor. Ayrıca bu cihazlar oldukça maliyetli ve hastalar uzun süre beklemek zorunda kalıyor. Bizim cihazımızın en önemli avantajlarından biri, ev ortamında uyku apnesinin türünü de belirleyebilmesi. Yapay zeka algoritmalarımız sayesinde, nefes duraklamalarının hangi apne tipine ait olduğunu yüzde 90’a varan doğrulukla tespit edebiliyoruz”